知识蒸馏论文翻译第19页

遥感领域多模态综述论文翻译

FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomy文章目录FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyAbstract1.Introduction2.Taxonomy3.Multi-so

FouforPast·2022-12-11 12:25

论文翻译：Recent Iris and Ocular Recognition Methods in High- and Low-Resolution Images A Survey

RecentIrisandOcularRecognitionMethodsinHigh-andLow-ResolutionImages:ASurvey摘要:在生物识别技术中，虹膜和眼睛识别系统是识别图像中眼睛特征的两种方法。这样的虹膜和眼部区域必须有一定的图像分辨率才能达到较高的识别性能;否则，会出现性能下降的风险。这在虹膜识别中更为关键，因为虹膜识别使用了详细的模式。在获取这类低分辨率图像而无法

chaing_haifeng·2022-12-11 12:25

Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier论文阅读+代码解析

论文地址点这里一.介绍给定一个具有大量参数的强大教师模型，知识蒸馏(KD)的目标是帮助另一个参数化较少的学生模型获得与较大的教师模型相似的泛化能力。

编程龙·2022-12-11 09:04

SimKD

又搬来一个简单高效的知识蒸馏技术哦~~直接复用教师分类器还能显著减小性能差距的~在分类器的上一层通过特征对齐来训练学生模型，并直接复用教师分类器到学生模型中，再使用L2损失进行特征对齐。

whaosoft143·2022-12-11 08:21

SSKD：自我监督知识蒸馏

动机：希望探索一种更通用和模型不可知的方法，从预训练的教师模型中提取“更丰富的隐藏知识”。看似不同的自我监督任务可以作为一个简单但强大的解决方案。简介：利用具有选择性传输的噪声自监督信号进行蒸馏的实用方法。自监督信号改善了传统蒸馏，在少镜头和噪声标签场景下具有显著的增益。对正常数据和单个分类任务的模拟扩展到对转换数据的模拟，并使用额外的自我监督任务。教师的自我监督预测包含丰富的结构化知识，可以促进

一瞬にして失う·2022-12-11 02:01

AMTML-KD：自适应多教师多级知识蒸馏

背景：知识蒸馏（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提取的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。

一瞬にして失う·2022-12-11 02:31

DeepLabV3+(tensorflow)工程应用系列（一）—— 自己制作语义分割数据集

在该系列博客中，将详细介绍【DeepLabV3+】的整个应用过程：数据制作，数据生成，代码解析，网络结构解析，论文翻译以及解析。

X_Imagine·2022-12-10 19:46

论文翻译：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries 这篇论文的四个作者分别来自麻省理工学院、丰田研究院、卡耐基梅隆大学、理想汽车，最近被CORL2021接收。论文链接：https://export.arxiv.org/abs/2110.06922官方开源代码：https://github.com/WangYueFt/det

Maples丶丶·2022-12-10 18:29

论文阅读|DETR

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码：https://github.com/facebookresearch/detr论文翻译

xiaoweiyuya·2022-12-10 14:03

R-FCN论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationR-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks摘要我们提出

SnailTyan·2022-12-10 11:02

基于MVS的三维重建算法学习笔记（五）— 立体匹配经典算法PatchMatch论文翻译及要点解读

基于MVS的三维重建算法学习笔记（五）—立体匹配经典算法PatchMatch论文翻译及要点解读声明问题提出问题建模通过PatchMatch获取平面参数——InferenceviaPatchMatch1.

右边的口袋·2022-12-10 10:44

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）— 立体匹配经典算法Semi-Global Matching（SGM）论文翻译及要点解读

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）—立体匹配经典算法Semi-GlobalMatching（SGM）论文翻译及要点解读声明SGM概述CostCalculation（像素代价计算）——MI互信息代价AggregationofCosts

右边的口袋·2022-12-10 10:44

【论文翻译】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

尊新必威·2022-12-10 07:16

tensorflow利用for循环进行知识蒸馏训练遇到的内存爆炸问题(OOM)

文章目录问题背景出现问题解决问题部分一部分二部分三参考问题背景最近在用tensorflow学习模型的知识蒸馏，自己基于cifar10数据集训练得到的teacher模型，在对3种不同参数量的student

javastart·2022-12-10 06:20

ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统(ORB-SLAM论文翻译)

ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42905141/article/details/102857958原文作者翻译的非常好，我在原文作者文章的基础上加入了自己的一些阅读笔记。摘要本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁

Feliciano Xub·2022-12-10 03:11

FILIP论文翻译

FILIP:FINE-GRAINEDINTERACTIVELANGUAGE-IMAGEPRE-TRAINING原文连接：https://arxiv.org/abs/2111.07783v1细粒度交互式语言-图像预训练摘要无监督的大规模视觉-语言预训练在各种下游任务上表现出了良好的发展前景。现有的方法通常通过每个模态的全局相似度对跨模态交互建模，但这样会缺乏充足的信息，或者使用基于视觉和文本to

lhxxxmad·2022-12-10 03:40

深度学习(10):PointNet论文翻译与学习

PointNet：用于3D分类和分割的点集的深度学习PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation作者：注：两个原因对我而言阅读难度大：（1）CVPR顶刊，水平高--我菜，（2）斯坦福的作者，英语母语。翻译的很认真，大家花些时间可以看看啦。欢迎留言以及不定期更新pointnet.pytorch代码运行效果见另一篇

biter0088·2022-12-10 02:50

【论文翻译】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

yue36·2022-12-10 00:54

【论文学习】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems

论文翻译参见：论文翻译1背景首先讲一下背景，为什么要将多模态的知识图谱引入到推荐系统中

yue36·2022-12-10 00:23

SSD：Single Shot MultiBox Detector

论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文翻译链接：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930

曉_寧·2022-12-09 23:25

TEB算法１－teb原理详解

TEBlocalplanner原论文：Trajectorymodificationconsideringdynamicconstraintsofautonomousrobots这里有博主将主要内容进行了翻译，参见TEB论文翻译

向阳花开_·2022-12-09 14:55

ORB-SLAM3论文翻译

摘要ORB-SLAM3是第一个能够让单目、立体相机和RGB-D相机与针孔和鱼眼镜头模型解耦进行视觉、视觉+惯性和多地图SLAM的系统。第一个主要的创新是一个基于特征的紧密集成视觉+惯性SLAM系统，它完全依赖于最大后验概率（MAP）估计，甚至在IMU初始化阶段也是如此。结果表明该系统可以实时地在小场景，大场景，室内环境，室外环境等多种场景下运行，并且准确度是以前方法的2到10倍。第二个主要的创新是

我是快乐的小趴菜·2022-12-09 09:39

NLP中的知识蒸馏论文 Distilled BiLSTM解读

论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf摘要在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和GPT。这些模型的出现和演进甚至导致人们相信上一代、较浅的语

致Great·2022-12-09 08:36

ViTDet:Exploring Plain Vision Transformer Backbonesfor Object Detection（arXiv 2022）

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）探索用于目标检测的普通视觉Transformers骨干在本文中，“backbone

Y蓝田大海·2022-12-09 08:01

NLP中的知识蒸馏Distilled BiLSTM论文解读

每天给你送来NLP技术干货！来自：ChallengeHub论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf1摘要在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和

zenRRan·2022-12-09 08:58

ChatGPT的理解

的社会化训练过程1学习文字接龙无监督学习大量的自我学习生成的答案具有随机性自己修炼2人类老师引导文字接龙的方向监督学习标注:(问题提示，答案)对，引导gpt生成人类想要的我问题老师答案引导3模仿人类老师的喜好知识蒸馏

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-09 07:33

【论文泛读】Deep Cross-Modal Projection Learning for Image-Text Matching

lna+(1-y)\ln(1-a)]C=−n1∑x[ylna+(1−y)ln(1−a)]softmax损失函数将输出转化为是这种分类的概率，经过softmax函数转换为[0，1]之间的数值相关论文拓展论文翻译

浪里摸鱼·2022-12-09 04:51

SSD: Single Shot MultiBox Detector（SSD 论文翻译）

英文版论文原文：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdfSSD:SingleShotMultiBoxDetectorWeiLiu,DragomirAnguelov,DumitruErhan,ChristianSzegedy,ScottReed,Cheng-YangFu&AlexanderC.BergUNCChapelHillZooxIncGoogleIncUnive

菜菜菜菜菜菜菜·2022-12-08 16:45

[论文翻译]YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

YOLOX：2021超越YOLO系列摘要本报告中，我们对YOLO系列进行了一些有经验的改进，构成了一个新的高性能检测器——YOLOX。我们将YOLO检测器变成无锚模式，并实施了一些其他先进检测技术，即，一个解耦头和引导标签分配策略SimOTA在大尺度范围模型中达到SOTA结果：对于仅有0.91M参数和1.08FLOPs的YOLONano，我们在COCO上达到25.3%AP，超越NanoDet1.8

查小小小米·2022-12-08 10:14

心法利器[5] | 聊自己非计算机专业做程序员的经验

机智的叉烧·2022-12-08 02:23

【论文翻译】RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization

摘要特征重用一直是轻量级卷积神经网络（CNNs）设计中的一种关键技术。目前的方法通常使用concat操作，通过重用其他层的特征映射来保持大的通道数（网络容量大）。虽然concat是没有参数量和计算量的，但它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。针对这一问题，本文为通过结构重参数化技术实现特征重用提供了一个新的视角。提出了一种新的硬件高效的RepGhost模块，通过重新参数化来实现隐式特征重用，而不是

神经网络病·2022-12-08 00:52

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

知识蒸馏(KnowledgeDistillation)从大型、深层的教师网络中提炼知识并转移到小型、简单的学生网络中更深更广→更浅更薄知识(Knowledge)基于响应的知识（Response-BasedKnowledge

龙兰丶·2022-12-08 00:19

一个知识蒸馏的简单介绍，一看就懂

什么是知识蒸馏？近年来，神经模型在几乎所有领域都取得了成功，包括极端复杂的问题。然而，这些模型体积巨大，有数百万(甚至数十亿)个参数，因此不能部署在边缘设备上。

ronghuaiyang·2022-12-08 00:45

【论文笔记_多教师知识蒸馏_2022】CONFIDENCE-AWARE MULTI-TEACHER KNOWLEDGE DISTILLATION

摘要知识蒸馏最初是为了利用单个教师模型的额外监督来进行学生模型培训。为了提高学生的表现，最近的一些变体试图利用来自多名教师的不同知识来源。

乱搭巴士·2022-12-08 00:15

知识蒸馏介绍

知识蒸馏介绍A是效果比较好的大模型，但不适合部署在计算资源有限的小型设备上，可以用知识蒸馏的方法训练一个高效的小模型B。

singing4you·2022-12-08 00:13

知识蒸馏方法汇总

Hinton在DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中首次提出了知识蒸馏在CV领域中使用，旨在把大模型学到的知识灌输到小模型中

Mark_Aussie·2022-12-08 00:41

知识蒸馏介绍及比较

文章目录1知识蒸馏(knowledge)背景2知识蒸馏原理2.1概念2.2如何蒸馏3常见的几种BERT蒸馏模型3.1BERT蒸馏3.2DistiledBiLSTM3.2BERT-PKD（2019）——精调阶段的蒸馏

Weiyaner·2022-12-08 00:40

【论文翻译】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs

【论文翻译】MetaRelationalLearningforFew-ShotLinkPredictioninKnowledgeGraphs（基于元关系学习的小样本知识图谱链接预测）2019年EMNLP

fadeGR·2022-12-07 22:06

【论文翻译】nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.11810.pdf标题nuPlan:Aclosed-loopML-basedplanningbenchmarkforautonomousvehiclesnuPlan：基于机器学习的闭环规划benchmark，用于自动驾驶车辆1摘要/AbstractInthiswork,weproposetheworld’sfirstclosed-lo

洌泉_就这样吧·2022-12-07 22:36

PyTorch 自动微分论文翻译及解释

绪论本文是对发表在NIPS2017Workshop上面的名为AutomaticdifferentiationinPyTorch的预印论文的一部分的翻译。只是因为感兴趣，想了解一下PyTorch自动求导这方面涉及到的不太深的数学和计算机科学的知识。翻译完成后，我所学习到的有这么几点：PyTorch自动微分抛弃了符号方法。PyTorch是动态运行的，TensorFlow和Caffe是静态运行的，静态运

培之·2022-12-07 19:38

Progressive Minimal Path Method for Segmentation of 2D and 3D Line Structures论文学习

ProgressiveMinimalPathMethodforSegmentationof2Dand3DLineStructures论文翻译和学习今天就先学到这里吧！

beautymonkey_·2022-12-07 17:44

【AAAI 2021】跨层知识蒸馏：Cross-Layer Distillation with Semantic Calibration

【AAAI2021】跨层知识蒸馏：Cross-LayerDistillationwithSemanticCalibration论文地址：代码地址：主要问题：主要思路：具体实现：基本符号：语义校准公式：实验结果

BIT可达鸭·2022-12-07 16:41

Cross-Layer Distillation with Semantic Calibration--带有语义校准的跨层蒸馏

摘要阐述：知识蒸馏是一种通过利用教师模型的输出来增强学生模型泛化能力的技术。最近，基于特征图的变体探索了中间层中手动分配的师生对之间的知识转移，以进一步改进。

wangtao990503·2022-12-07 16:59

【论文翻译】Road vehicle localization with 2D push-broom LIDAR and 3D priors 论文学习笔记

采用二维推扫激光雷达和三维先验地图进行道路车辆的定位本文是2012.5年发表的EI会议（ICRA）作者：IanBaldwinDepartmentofEngineeringScienceOxfordUniversityOxford,UKEmail:ib@robots.ox.ac.ukPaulNewmanDepartmentofEngineeringScienceOxfordUniversityOxf

←海螺1996→·2022-12-07 05:06

论文翻译 | Faster R-CNN：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks使用RPN实现实时目标检测摘要最先进的（State-of-the-art）目标检测网络依靠regionproposal算法来推测目标的位置。SPPnet[1]和FastR-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间，这个时候regionproposal的

诺顿与苏菲·2022-12-07 02:08

AprilTags论文翻译

AprilTag三篇论文的简单翻译.2011,2016,2019GitHub-AprilRobotics/apriltag:AprilTagisavisualfiducialsystempopularforroboticsresearch.AprilTag:一个健壮而灵活的视觉基准系统摘要-虽然使用自然出现的特征是机器感知的重点，但人工特征在创建可控的实验、groundtruthing和简单的系统

SCH0·2022-12-07 02:37

Linux下实现一个论文翻译阅读的小工具

前言因为一直在Linux上工作和学习，而目前来说阅读论文的工具基本都是基于Windows的比较多，比如可以参考这个知乎链接Windows论文阅读翻译工具里面的工具。所以找了好久，找不到，看了一些这些Windows下工具的功能，对标了CopyTranslator还有知云文献翻译这两个软件，花了一天用Rust写了一个Linux下的论文阅读翻译工具，现在也支持Windows了，但是因为是初始项目，所以很

isinstance·2022-12-06 23:07

模型压缩 — PaddleSlim

PaddleSlim是一个模型压缩工具库，包含模型剪裁、定点量化、知识蒸馏、超参搜索和模型结构搜索等一系列模型压缩策略。

秋水墨色·2022-12-06 13:59

论文翻译（8）---A Neural Micro-Expression Recognizer

一种神经微表情识别器论文+源代码地址链接：https://pan.baidu.com/s/1lKEOWG75sg57J0z7lTr3lw提取码：yysigithub地址：https://github.com/xiaobaishu0097/MEGC2019摘要识别微表情是重要和批判性研究和重要应用的基础，我们推测，这个问题需要了解细微的人脸运动，整合人脸结构，以及有限训练数据的解决方案。在本文中，我

此生辽阔·2022-12-06 13:55

推荐频道

知识蒸馏论文翻译